基于局部不变特征的遥感影像检索系统关键技术研究的任务书.docx

基于局部不变特征的遥感影像检索系统关键技术研究的任务书
任务书
1.任务背景
随着遥感技术的发展，遥感影像已经成为获取地球表面信息的主要手段之一。大量的遥感数据被采集和存储，促使研究者们更加关注如何高效地利用这些数据，以提高遥感应用领域的效率和精度。其中一个关键应用是遥感影像检索。遥感影像检索是指根据用户输入的查询条件，在大规模遥感影像库中快速地找到与查询条件相似的影像。传统的基于文本信息的检索方式不再适用于遥感影像检索，因为遥感影像的内容通常是大量的图像数据，需要采用图像特征提取和处理技术进行分析。
为了提高遥感影像检索的准确性和效率，近年来有越来越多的学者关注局部不变特征的方法，通过识别并匹配影像中局部区域的一些特征点，来刻画影像的特征。其中比较有代表性的算法有SIFT算法、SURF算法、ORB算法等。通过局部不变特征的描述方式，可以对遥感影像进行更加准确和全面的描述。因此，基于局部不变特征的遥感影像检索系统具有重要的应用价值和研究意义。
本项目的目的是完成一个基于局部不变特征的遥感影像检索系统，主要包括以下方面的内容：
2.项目任务
（1）研究遥感影像检索系统的基本原理和技术路线，掌握遥感影像检索系统的关键技术。
（2）深入研究基于局部不变特征的遥感影像检索算法，比较不同算法在遥感影像检索中的优缺点，提出改进策略并实现。
（3）根据不同的遥感影像特点和需求，设计和实现一个高效的遥感影像特征提取算法，将提取到的局部不变特征进行编码和匹配处理，得到相似度较高的候选影像数据。
（4）针对遥感影像检索中存在的多尺度和多视角的问题，研究相应的遥感影像匹配算法，实现对多尺度、多视角遥感影像的快速匹配。
（5）实现基于Web的遥感影像检索系统，包括图像输入与检索、相似图像的展示及下载等功能。
3.项目实施计划
任务实施时间：2021年11月1日至2022年6月30日。
（1）前期调研和技术准备（2021年11月1日~2021年12月20日）
搜集有关遥感影像检索系统的相关文献和资源，了解遥感影像检索系统的基本原理和技术路线，熟悉局部不变特征算法原理及主流算法的优缺点，掌握常用的编程技能和工具。完成以下任务：
-搜集遥感影像检索相关的论文、专利、技术报告及相关资料，对遥感影像检索系统的运行机制、功能、性能等方面进行全面梳理和了解。
-熟悉SIFT算法、SURF算法、ORB算法等局部特征提取算法原理及常用开源工具，包括OpenCV等。
-确定开发语言、开发环境，搭建开发平台、数据库及实验环境。
（2）算法研究与开发（2021年12月21日~2022年3月31日）
在调研的基础上，深入研究基于局部不变特征的遥感影像检索算法，对其进行改进，比较不同算法在遥感影像检索中的优缺点，探讨多尺度和多视角的问题。针对遥感影像的特性，设计和实现对于不同尺度、不同视角的局部不变特征提取算法。完成以下任务：
-设计和实现一个高效的遥感影像特征提取算法，将提取到的局部不变特征进行编码和匹配处理，得到相似度较高的候选影像数据。
-针对遥感影像匹配中存在的多尺度、多视角问题，研究相应的影像匹配算法。
-针对遥感影像的图像增强、去噪、配准等问题，实现相应的算法和处理方式。
（3）系统实现及优化（2022年4月1日~2022年6月30日）
根据前期的算法研究和开发，实现基于Web的遥感影像检索系统，包括图像输入与检索、相似图像的展示及下载等功能。同时，在系统实现的过程中，不断优化系统的性能和功能，尽可能提高系统的稳定性和可靠性。完成以下任务：
-根据系统需求，选用开发工具和技术，对系统数据库、界面、功能模块等进行设计和实现，开发用户友好、响应迅速、界面美观的遥感影像检索系统。
-组织系统测试，对系统性能和稳定性进行评估和优化。
-提供详细的系统使用文档和用户手册，以便用户学习和使用。
4.项目成果
（1）本项目的研究成果包括遥感图像特征提取算法，遥感图像检索算法，遥感图像匹配算法，基于Web的遥感影像检索系统等。
（2）本项目的研究成果可应用于农业、林业、城市规划、环境监测、灾害预警等领域。可为遥感影像数据的智能化管理提供技术支撑，为各行各业提供了更加准确、高效的遥感影像数据检索服务。
5.项目预算
本项目预算为10万元人民币。其中包括设备费、材料费、出版/发表论文费、差旅费、劳务费等。
6.项目主要人员
本项目的主要人员包括项目负责人、研究骨干和实验室技术人员。除了正式人员，还需要积极吸纳本专业的优秀学生参加，共同完成本项目。其中，项目负责人具有较高的学术水平及项目管理能力，指导研究方向，协调各项工作，负责项目资金的使用和管理；科研骨干负责项目研究和开发以及论文撰写；实验室技术人员负责实验室的管理和设备维护，在研究过程中提供必要的技术支持。